有的时候我们需要将ROC曲线输出在同一张图中，这样可以更加直观地对比模型；并且我们常常会遇到在图形中有文字相互遮挡的问题，我们可以用adjustText中的adjust_text来实现文本不相互遮挡并添加箭头的功能。

定义多条roc曲线画图函数

def multi_models_roc(names, prob_results, colors,linestyles, y_test, save=True, dpin=100):"""将多个机器模型的roc图输出到一张图上Args:names: list, 多个模型的名称prob_results: 使用模型预测的概率值（predict_proba()函数的返回值）colors: 想绘制的曲线的颜色列表linestyles: 想绘制的曲线的线型save: 选择是否将结果保存（默认为png格式）Returns:返回图片对象plt"""plt.figure(figsize=(10, 10), dpi=dpin)from adjustText import adjust_texttexts = []for (name, result, colorname,linestylename) in zip(names, prob_results, colors, linestyles):y_test_predprob = result[:,1]fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_test_predprob)optimal_th, optimal_point = Find_Optimal_Cutoff(TPR=tpr, FPR=fpr, threshold=thresholds)
#         plt.plot(optimal_point[0], optimal_point[1], marker='o', color='r')
#         texts.append(plt.text(optimal_point[0], optimal_point[1], name+' '+f'Threshold:{optimal_th:.2f}'))texts.append(plt.text(optimal_point[0], optimal_point[1], name))plt.plot(fpr, tpr, lw=3, label='{} (AUC={:.3f})'.format(name, auc(fpr, tpr)),color = colorname,linestyle=linestylename)plt.plot([0, 1], [0, 1], '--', lw=3, color = 'grey')plt.axis('square')plt.xlim([0, 1])plt.ylim([0, 1.05])plt.xlabel('False Positive Rate',fontsize=10)plt.ylabel('True Positive Rate',fontsize=10)plt.title('ROC Curve',fontsize=20)plt.legend(loc='lower right',fontsize=10)adjust_text(texts, arrowprops=dict(arrowstyle='->',#箭头样式 lw= 2,#线宽color='red')#箭头颜色)if save:plt.savefig('multi_models_roc.png')return plt

调用函数画图

names = ['Logistic Regression','Naive Bayes','Decision Tree','Random Forest','SVM','Neural Network','GBDT','LightGBM','XGBoost']#这是各个模型的预测值返回列表
prob_results = [lg_y_prob,nb_y_prob,tree_y_prob,rf_y_prob,svm_y_prob,bp_y_prob,gbdt_y_prob,lgb_y_prob,xgb_y_prob]colors = ['crimson','orange','gold','mediumseagreen','steelblue', 'mediumpurple' ,'black','silver','navy']linestyles = ['-', '--', '-.', ':', 'dotted', 'dashdot', '--', 'solid', 'dashed']#ROC curves
train_roc_graph = multi_models_roc(names, prob_results, colors, linestyles,  Y_test_smo_tmo, save = True)
train_roc_graph.savefig('ROC_Train_all.png')

结果展示：

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